Bệnh viện nhi Boston dùng AI để giúp đưa ra chẩn đoán mới

Bệnh viện nhi Boston không theo đuổi trí tuệ nhân tạo chỉ để thử nghiệm công nghệ mới. Bệnh viện đã tích hợp AI trên toàn tổ chức như một phần cốt lõi của hạ tầng lâm sàng và vận hành, nhằm cải thiện cách cung cấp dịch vụ chăm sóc cho bệnh nhi, đặc biệt là những em mắc các bệnh phức tạp và hiếm gặp. Bằng cách tích hợp AI vào quy trình làm việc hằng ngày, đội ngũ đã giảm chi phí vận hành, cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc và hỗ trợ chẩn đoán hơn 40 bệnh hiếm vốn trước đây chưa có lời giải.

Bệnh viện nhi Boston là một trong những cơ sở nhi khoa lớn nhất thế giới, phục vụ bệnh nhân ở hơn 40 chuyên khoa với gần 1 triệu lượt khám ngoại trú mỗi năm.

Giống như nhiều hệ thống y tế khác, bệnh viện hoạt động trong điều kiện tài chính hạn chế, đồng thời phải xử lý gánh nặng hành chính ngày càng tăng. Các đội ngũ trong chuỗi cung ứng, thanh toán và vận hành xử lý khối lượng lớn nhiệm vụ lặp lại, từ xử lý hóa đơn đến điều phối lịch trình. Những quy trình này cần thiết nhưng tốn nhiều thời gian, khiến nhân viên phải rời xa các công việc có giá trị cao hơn.

Đồng thời, các đội ngũ lâm sàng đối mặt với một kiểu hạn chế khác. Các ca bệnh hiếm thường liên quan đến dữ liệu di truyền phân mảnh, tiền sử lâm sàng không đầy đủ và một khối lượng tài liệu y khoa khổng lồ. Ngay cả tại một cơ sở nghiên cứu hàng đầu, bác sĩ cũng không thể tổng hợp tất cả thông tin đó đủ nhanh để đi đến mọi chẩn đoán.

“Vấn đề không nằm ở nỗ lực,” John Brownstein, Giám đốc Đổi mới của Bệnh viện nhi Boston, cho biết. “Mà là giới hạn nhận thức của con người.”

Bệnh viện nhi Boston bắt đầu với các trường hợp sử dụng AI riêng lẻ, bao gồm công cụ lập tài liệu và dịch thuật. Nhưng những nỗ lực ban đầu đó nhanh chóng bộc lộ giới hạn của một cách tiếp cận phân mảnh.

“Bạn không thể chỉ dựa vào các giải pháp đơn lẻ,” Brownstein nói.

Bệnh viện chuyển sang xây dựng thứ mà Brownstein gọi là một hệ thống AI cấp doanh nghiệp: một môi trường ChatGPT nội bộ an toàn, được dùng trong các đội ngũ nghiên cứu, lâm sàng và hành chính. Thay vì xem AI như một tập hợp công cụ, tổ chức đã tạo ra một nền tảng chung để có thể phát triển và triển khai nhanh các năng lực mới.

Hệ thống này cho phép các đội ngũ làm việc với AI theo những cách liên quan trực tiếp đến vai trò của họ, dù là truy cập dữ liệu nội bộ, tổng hợp tài liệu y khoa hay tinh giản quy trình làm việc. Các cấu trúc quản trị được xây dựng song song với công nghệ để bảo đảm an toàn, giám sát và đánh giá nhất quán.

Sự chuyển đổi này đã thay đổi nhịp độ đổi mới. Những công cụ từng cần chu kỳ phát triển kéo dài nay có thể được triển khai trong vài ngày, giúp tổ chức phản ứng nhanh với cả nhu cầu vận hành lẫn nhu cầu lâm sàng.

Hiện nay, hơn một phần ba nhân viên sử dụng AI trong công việc hằng ngày, trải rộng trên các chức năng lâm sàng, nghiên cứu và hành chính.

Bệnh viện nhi Boston trước tiên tập trung vào những lĩnh vực mà AI có thể tạo ra tác động vận hành đo lường được. Trong hoạt động chuỗi cung ứng, AI hiện quản lý việc tiếp nhận, định tuyến và phản hồi hóa đơn.

Song song đó, bệnh viện áp dụng AI vào việc lập lịch phẫu thuật. Bằng cách phân tích ghi chú lâm sàng và ước tính mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân, hệ thống cải thiện cách phân bổ thời gian phòng mổ. Điều này cho phép lập lịch sớm hơn, tăng mức sử dụng và giúp nhiều bệnh nhân nhận được dịch vụ chăm sóc họ cần nhanh hơn.

Ngoài ra, các bác sĩ sử dụng AI để hỗ trợ quyết định và tổng hợp thông tin lâm sàng phức tạp. Các nhà nghiên cứu áp dụng AI vào phân tích dữ liệu và xây dựng nhóm bệnh nhân. Các đội ngũ hành chính dựa vào AI để soạn thảo tài liệu, viết code và cải thiện quy trình làm việc.

Tổ chức gắn những thay đổi này trực tiếp với các kết quả đo lường được. Thông qua hơn 50 quy trình tự động hóa, Bệnh viện nhi Boston đã ghi nhận khoảng 60.000 giờ tiết kiệm được, tương đương hơn 7 triệu USD giá trị lao động được tái bố trí.

Tổ chức đã tập trung vào việc đưa AI trở nên thiết thực với công việc hàng ngày, thay vì triển khai nó như một sáng kiến độc lập.

“Điều then chốt ở đây là tiếp cận mọi người từ chính xuất phát điểm của họ,” Brownstein nói.

Song song với các cải tiến vận hành, Bệnh viện nhi Boston đầu tư vào AI cho khám phá lâm sàng. Bệnh viện đã phát triển thứ mà họ mô tả là một “nhà di truyền học đồng hành,” được thiết kế để tích hợp dữ liệu di truyền, thông tin kiểu hình và tài liệu y khoa toàn cầu.

Hệ thống này giải quyết một trong những thách thức khó khăn nhất trong y học: chẩn đoán các bệnh hiếm đã không thể lý giải trong nhiều năm.

Nhờ công việc này, đến nay đã có hơn 40 chẩn đoán được đưa ra cho những ca trước đây từng được cho là bất khả thi. Công việc này cũng dẫn đến việc xác định các đích gen mới và những hướng điều trị tiềm năng.

“Chúng tôi kết hợp thông tin di truyền, thông tin kiểu hình, tìm kiếm tài liệu và khả năng suy luận của AI để mang đến chẩn đoán cho các gia đình từng không có bất kỳ câu trả lời nào,” Brownstein nói.

Đối với bệnh nhân và gia đình, tác động là tức thì và rõ rệt. Những ca từng chưa có lời giải nay đang tìm được câu trả lời và, trong một số trường hợp, mở ra hướng điều trị mới.

“Điều này trước đây là không thể tưởng tượng, nhưng giờ đang mang lại hy vọng cho rất nhiều gia đình,” Brownstein nói.

Giai đoạn tiếp theo trong chiến lược AI của Bệnh viện nhi Boston tập trung vào tích hợp sâu hơn và áp dụng rộng rãi hơn. Ban lãnh đạo nhận thấy cơ hội đáng kể để mở rộng cả mức độ sử dụng lẫn tác động.

Bệnh viện đang nỗ lực tích hợp AI đầy đủ hơn vào quá trình ra quyết định lâm sàng, mở rộng công cụ trên các chuyên khoa và tiếp tục tinh chỉnh các mô hình thông qua hợp tác với OpenAI.

Theo thời gian, AI được kỳ vọng sẽ trở thành một thành phần cốt lõi trong hoạt động thực hành y khoa.

“Làm sao bạn lại không muốn có một bác sĩ được đào tạo xuất sắc đồng hành cùng toàn bộ tri thức y khoa của thế giới?” Brownstein nói.

Tại Bệnh viện nhi Boston, AI đang trở thành một phần của hạ tầng hỗ trợ cung cấp dịch vụ chăm sóc, nghiên cứu và khám phá—định nghĩa lại những điều khả thi cho cả bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân.